ダンスコラボレーションのための隠れマルコフモデルによるダンス動作の識別

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2013-02-07
• タイトル: ダンスコラボレーションのための隠れマルコフモデルによるダンス動作の識別
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Recognition of Dance Motions Using Hidden Markov Model for Dance Collaboration
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 立命館大学理工学研究科情報理工学専攻
• 著者所属: 立命館大学理工学研究科情報理工学専攻
• 著者所属: 立命館大学グローバル・イノベーション研究機構
• 著者所属: 立命館大学情報理工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate school of Science and Engineering, Ritsumeikan UniveRsity
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate school of Science and Engineering, Ritsumeikan UniveRsity
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Global Innovation Research Organization, Ritsumeikan UniveRsity
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan UniveRsity
• 著者名: 尾崎, 良太; 鶴田, 清也; 崔, 雄; 八村, 広三郎
• 著者名(英): Ryota, Ozaki; Seiya, Tsuruta; Woong, Choi; Kozaburo, Hachimura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究は，実ダンサーとバーチャルダンサーとがダンスコラボレーションを行うために，リアルタイムに実ダンサーの動作を識別することを目的としている．ここでは，モーションキャブチャによるダンサーの動作データから特徴量を抽出し，その特微量に対してベクトル量子化を行い，隠れマルコフモデル(HMM)によりダンス動作の識別を行う．7種類のブレイクダンス動作を用いて実験を行い，ダンスコラボレーションに使用可能な程度の識別率が得られるどうかを検討した．この結果，90%程度の識別率を得た．また，ダンスコラボレーションにおいてリアルタイムに識別を行うことに対応するために，いくつかの動作が連続する一連の動作が入力された場合の対応方法についても考察した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The purpose of this research is to recognize dance motions in real time for dance collaboration between a human dancer and a virtual dancer. We extracted feature values from motion data of the human dancer using a motion capture system. We classified dance motions with vector quantization to the feature values and Hidden Markov Models. We considered the possibilities of using for dance collaboration by experiments of recognition intended for 7 break dance motions. We considered the approach to the recognition of succesive several motions for solving the problem which will happen in a real time application.
• 書誌情報: じんもんこん2009論文集; 巻 2009, 号 16, p. 155-162, 発行日 2009-12-11
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会